用ViT取代Encoder！VIM：使用 ViT 改进的 VQGAN 进行矢量量化图像生成（ICLR 2022）

今日应用

爱给网

中国最大的数字娱乐免费素材下载网站,免费提供免费的音效配乐|3D模型|视频|游戏素材资源下载。

今日话题

用ViT取代Encoder！VIM：使用 ViT 改进的 VQGAN 进行矢量量化图像生成（ICLR 2022）

 

重点标签 Vision Transformer、VQGAN、图像量化、无监督学习

文章摘要

本文深入探讨了一种新的图像生成模型——ViT-VQGAN，它是对传统VQGAN模型的改进，通过将图像Encoder替换为Vision Transformer（ViT），在矢量量化图像建模任务上取得了显著的性能提升。ViT-VQGAN不仅在无条件图像生成、class-conditioned图像生成和无监督表征学习方面展现了出色的能力，还在ImageNet数据集上实现了更高的Inception Score（IS）和更低的Frechet Inception Distance（FID），显示出其在图像生成质量上的优越性。

1. ViT-VQGAN的创新之处

ViT-VQGAN的核心创新在于使用Vision Transformer替代了传统的卷积神经网络（ConvNet）作为图像的编码器和解码器。这一改进使得模型在处理高分辨率图像时，能够减少内存和计算需求，同时提高了图像重建的质量和效率。

2. ViT-VQGAN的总体框架

ViT-VQGAN的框架分为两个阶段：

– 阶段1：图像量化。利用ViT将输入图像编码为离散的latent tokens，通过codebook进行量化。
– 阶段2：矢量量化图像建模。使用Transformer模型自回归地预测image tokens，实现图像生成和理解。

3. ViT-VQGAN的关键技术

– 改进的编码器。ViT-VQGAN采用Vision Transformer作为编码器，减少了卷积的归纳偏置，提高了计算效率和重建质量。
– 高效的图像量化器。通过随机增强策略和图像量化器的Encoder，加快了第二阶段的训练速度。
– 无监督学习。ViT-VQGAN通过Linear Probing的方式评估无监督学习的质量，实现了与判别预训练方法相竞争的性能。

4. 实验结果

ViT-VQGAN在CelebA-HQ、FFHQ和ImageNet数据集上进行了训练和测试，实验结果表明：

– 在图像重建指标IS和FID方面，ViT-VQGAN相比传统VQGAN有显著提升。
– 在无条件图像生成和class-conditioned图像生成任务上，ViT-VQGAN生成的图像质量更高。
– 在无监督学习任务中，ViT-VQGAN的Linear Probing精度优于其他生成式预训练方法。

5. 总结

ViT-VQGAN通过引入Vision Transformer作为图像编码器，实现了在矢量量化图像建模任务上的显著性能提升。其在图像生成质量和无监督学习精度上的优越表现，证明了ViT-VQGAN在计算机视觉领域的应用潜力。

本文的详细解读和实验结果展示了ViT-VQGAN在图像生成和理解任务上的强大能力，为未来的研究和应用提供了新的思路和方法。

文章来源

原文地址: 点我阅读全文
原文作者: 极市平台